Dell Precision nào phù hợp cho AI cục bộ?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại cách các doanh nghiệp tiếp

Trí tuệ nhân tạo tạo ra đang định hình lại cách các doanh nghiệp tiếp cận các nhiệm vụ như tạo nội dung, phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm. Nhưng nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu, việc đào tạo về một hệ thống cơ bản có thể mất hàng giờ hoặc thậm chí hàng ngày. Lặp lại nhiều lần để tinh chỉnh các mô hình của bạn có thể khiến một nhà phát triển thông thường không bao giờ cố gắng phát triển giải pháp của riêng họ, thay vào đó chọn sử dụng các giải pháp đám mây được áp dụng rộng rãi. Nhưng, bằng cách hiểu những phát triển mới nhất trong các công cụ tính toán, chúng tôi đã phát hiện ra rằng có những hệ thống được xây dựng để xử lý khối lượng công việc này trong một phần nhỏ thời gian mà nhà phát triển thông thường có thể làm được.

Lợi ích của việc nâng cấp lên hệ thống mạnh mẽ hơn

Mặc dù không phải ai cũng có quyền truy cập vào siêu máy tính được thiết kế riêng cho khối lượng công việc AI, tốc độ và hiệu quả sẽ tăng lên khi các dự án AI của bạn mở rộng. Một thiết lập tiêu chuẩn có thể đủ cho các tác vụ nhỏ hơn, như các thuật toán đề xuất cơ bản, nhưng khi các tập dữ liệu tăng lên và các mô hình trở nên phức tạp hơn, thì việc chậm lại là điều không thể tránh khỏi. Nâng cấp lên hệ thống hiệu suất cao cho phép bạn xử lý nhiều dữ liệu hơn, giảm thời gian đào tạo và cải thiện độ chính xác cũng như tốc độ của kết quả.

Cách chọn phần cứng AI: Giải pháp phù hợp cho các nhu cầu khác nhau

Việc lựa chọn phần cứng phù hợp phải phù hợp với mức độ phức tạp của dự án và những thách thức cụ thể mà bạn phải đối mặt. Sau đây là cách các giải pháp khác nhau đáp ứng các khối lượng công việc khác nhau:

Lối vào

• Cung cấp khả năng tích hợp khám phá AI vào quy trình làm việc với suy luận song song và đào tạo nhẹ, Precision 3680 Tower mang lại hiệu quả mà không làm phức tạp quá trình thiết lập. Được trang bị tối đa một (1) GPU NVIDIA RTX 6000 Ada Generation , bạn vẫn được hưởng lợi từ thiết lập GPU mạnh mẽ cho phép bạn suy luận và tinh chỉnh các mô hình một cách nhanh chóng.
• Lý tưởng cho: Người mới bắt đầu, các dự án quy mô nhỏ hoặc các nhiệm vụ AI cấp đầu vào như khai thác dữ liệu hoặc suy luận cấp thấp.

Tiêu chuẩn

• Khi quản lý nhiều mô hình máy học cho các tác vụ như phân tích dữ liệu thời gian thực hoặc đề xuất quảng cáo được cá nhân hóa, Precision 5860 Tower cung cấp những cải tiến đáng kể trong xử lý song song. Với tối đa hai (2) GPU NVIDIA RTX 6000 Ada , nó có khả năng phân chia và song song hóa các luồng dữ liệu phức tạp, giúp giảm thời gian cần thiết để đào tạo mô hình quy mô lớn.
• Lý tưởng cho: Nhà khoa học dữ liệu, nhiệm vụ đào tạo nhẹ, tinh chỉnh mô hình, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu trung gian.

Tối thượng

• Đối với các nhà nghiên cứu làm việc trên mạng nơ-ron tiên tiến hoặc các công ty công nghệ sinh học chạy mô phỏng, Precision 7960 Tower nổi bật. Các hệ thống này hỗ trợ tối đa bốn (4) GPU NVIDIA RTX 6000 Ada , cho phép xử lý song song để học sâu và đào tạo mô hình AI.
• Lý tưởng cho : Các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển AI và người dùng nâng cao giải quyết các dự án quy mô lớn.

Tính di động cho các chuyên gia AI: Khi tính linh hoạt là chìa khóa

Không phải tất cả công việc AI đều diễn ra trong phòng thí nghiệm hoặc tại bàn làm việc. Có những lúc bạn cần mang theo các công cụ AI của mình—cho dù là để trình diễn một mô hình mới tại địa điểm của khách hàng hay để chạy suy luận khi đang di chuyển. Nếu bạn là một kỹ sư AI đang đi công tác, bạn có thể cần thực hiện cập nhật trực tiếp trên một mô hình trong khi thuyết trình. Có một máy trạm di động có thể xử lý các tác vụ này có thể tạo nên sự khác biệt trong việc đưa ra một bài thuyết trình thành công.

Lối vào

• Precision 3591 cung cấp cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu một giải pháp di động vẫn duy trì hiệu suất cao cho khối lượng công việc AI nhẹ hơn, chẳng hạn như khám phá dữ liệu hoặc tác vụ suy luận.
• Được trang bị GPU NVIDIA RTX 2000 Ada thế hệ mới nhất cho máy tính xách tay , máy trạm này có thể xử lý các tác vụ AI quy mô nhỏ hơn mà không ảnh hưởng đến tốc độ hoặc hiệu quả.
• Lý tưởng cho: Người sáng tạo, nhà thiết kế và kỹ sư với các dự án quy mô nhỏ hoặc nhiệm vụ AI cấp đầu vào như khai thác dữ liệu hoặc suy luận cấp thấp.

Tiêu chuẩn

• Precision 5690 được thiết kế cho các chuyên gia cần hiệu suất như máy tính để bàn khi di chuyển. Được trang bị GPU máy tính xách tay NVIDIA RTX 5000 Ada thế hệ , hệ thống này rất phù hợp cho các tác vụ phức tạp như phân tích video thời gian thực, kết xuất 3D và chạy mô hình AI.
• Lý tưởng cho: Người sáng tạo, nhà thiết kế, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển cần nhiều bộ nhớ GPU và hiệu suất hơn để giải quyết các dự án quy mô lớn hơn và các tác vụ AI như khai thác dữ liệu, phát triển AI và suy luận.

Tối thượng

• Cân bằng giữa sức mạnh và tính di động, Precision 7680 hoặc Precision 7780 cung cấp một hệ thống hiệu suất cao cho những người sáng tạo nội dung và nhà khoa học dữ liệu. Chúng là những máy trạm Dell có khả năng mở rộng nhất và có GPU NVIDIA RTX 5000 Ada Generation Laptop , giúp tăng tốc AI, chỉnh sửa video, phân tích thời gian thực hoặc các tác vụ kết xuất khi đang di chuyển. Chúng cũng cung cấp không gian màn hình lớn, một số nhà phát triển thích khi xem nhiều dòng mã hoặc dữ liệu.
• Lý tưởng cho: Nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển AI, nhà thiết kế, người sáng tạo, kỹ sư và người dùng nâng cao giải quyết các dự án quy mô lớn.

Kết luận: Chuyển đổi quy trình làm việc AI bằng các công cụ phù hợp

Hãy nghĩ về thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình của bạn ngày nay. Nếu nhóm của bạn phải chờ hàng giờ—hoặc hàng ngày—để có kết quả, thì đó là năng suất bị mất. Một hệ thống hiệu suất cao có thể cắt giảm thời gian chờ đợi đó, cho phép bạn lặp lại nhanh hơn và cải thiện các mô hình của mình nhanh hơn. Vì vậy, cho dù bạn là một công ty khởi nghiệp nhỏ muốn khám phá AI mà không cần thời gian chờ đợi lâu hay một doanh nghiệp lớn cần quản lý các mô hình tiên tiến ở quy mô lớn, thì việc có đúng công cụ có nghĩa là bạn có thể có được các giải pháp tuyệt vời nhanh hơn.

cận các nhiệm vụ như tạo nội dung, phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm.